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基于神經網絡的巷道圍巖變形預測方法

1425   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-05 01:00:02
一種基于神經網絡的巷道圍巖變形預測方法，屬于預測巷道圍巖變形的方法。通過層次分析得到圍巖的關鍵影響因素，對不同地質條件下現場檢測數據進行采集和整理，由監測得到的可信賴的數據組作為巷道圍巖變形的訓練樣本，訓練樣本數據通過trainlm函數對神經網絡系統進行訓練，可建立BP神經網絡模型；利用經訓練的神經網絡對巷道開挖初期變形量進行預測，根據輸入的指標參數，得到圍巖頂板下沉量、底板上移量、巷幫位移量及產生的最大塑性區破壞深度，神經網絡會根據預測請求預測出開挖初期的巷道變形，選取合適的支護參數對巷道進行支護控制，預防由于巖體失穩所帶來的安全事故。為巷道采挖過程提供可信賴的預測數據，指導巷道施工過程，合理的安排工序。
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